颱風「劍魚」來襲 中國拉響海浪橙色和風暴潮藍色警報
2025-12-20 22:23 4,238次浏览暑假本是玩水避暑的好時候，不少人喜歡去野外溯溪、遊泳。近日，廣州醫科大學附屬第二醫院(簡稱「廣醫二院」)收治了一名在野外玩水後出現高熱、胡言亂語病症的13歲男孩，其病因竟是感染了汙水中的鉤端螺旋體。 據廣醫二院感染病科主任醫師羅潤齊介紹，鉤端螺旋體病(簡稱「鉤體病」)是由鉤端螺旋體引起的急性傳染病，病原體主要寄生在老鼠、豬、狗等動物體內，隨尿液排出後汙染水源。人們如果接觸到這類被汙染的水體，特別是皮膚有破損時，更易引發感染。 文/廣州日報全媒體記者翁淑賢 通訊員許詠怡、周騁、李敏 男孩高燒寒戰胡言亂語 查出鉤端螺旋體病 13歲的小銘(化名)入院前高燒、寒戰、胡言亂語，稱大白天看到小人跳舞和閃閃的星星，小銘父母嚇壞了，趕緊將他送到廣醫二院治療。該院兒科副主任醫師溫紅豔考慮是敗血症引起譫妄狀態可能性大，當機立斷建議做血液高通量檢查，結果真相大白——腎臟鉤端螺旋體病「現了形」。 小銘透露，前些天因騎單車摔跤，腿上蹭出幾個破損，隔天又去郊區某溪水營地遊玩，當時皮損尚未癒合。 「小銘血液中的鉤端螺旋體，很可能與接觸過汙染的溪水有關。」溫紅豔分析，鉤端螺旋體藏在汙染水體中，通過未癒合的傷口侵入體內。幸虧救治及時，小銘很快轉危為安。 出現這些信號應及早就醫 羅潤齊指出，夏季氣溫高、雨水多，水體容易被動物尿液汙染，加之人們涉水活動增多，接觸病原體的風險相應上升。她提醒，鉤端螺旋體病的「狡猾」之處在於，早期症狀很像感冒，容易被忽視，但病情可能急轉直下。有「野泳」「溯溪」史出現以下症狀的人，應及早就醫： 初期(感染後1~3天)：發熱、全身酸痛(尤其是小腿肌肉)、乏力、頭痛等。 進展加重期：3天後鉤端螺旋體經血管播散至肺、肝、腎、腦等臟器，根據主要受損的臟器不同，患者臨床表現複雜多樣且輕重不一，可分為流感傷寒型、肺出血型、黃疸出血型、腦膜炎和腦膜腦炎型、腎型。小銘的高熱、腎功能下降，就是病情進展的典型表現。 謹記這幾點 遠離「鉤體病」 如何遠離「鉤體病」？羅潤齊給出以下建議： 1. 避免接觸不明水源，皮膚有破損時就更加需要注意，哪怕是小劃痕、結痂未愈的傷口，都可能成為鉤端螺旋體的「突破口」。 2. 如果需接觸不明水源，儘量做好防護再下水，比如穿長筒橡膠靴，戴膠手套，減少皮膚暴露，接觸後及時用肥皂水清洗。 3. 注意環境衛生，減少老鼠等動物的孳生，妥善處理家畜大小便，避免汙染水源。 4. 若接觸過可疑水源後出現發熱、肌肉酸痛等症狀，別當「小感冒」拖延，立即就醫並告知醫生接觸史，早診早治。
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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